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随着数字化进程的迅猛，企业数字资产的安全问题日益受到重视。企业需在网络风险中维护关键数字资产的投资回报，这正是我们需要深入研究的议题。
企业内部数据不足的困境
企业内部数据不足成为一大难题。众多企业缺乏充足的数据来源，因而难以在网络风险的可视化和评估上有所作为。以中小型企业为例，他们在信息收集上的投入不足，技术人员数量有限，难以构建起健全的数据搜集体系。这种状况让企业在遭遇网络风险时如同盲人摸象，无法准确判断风险程度和影响范围。这种情况还进一步影响了企业在网络抗风险方面的投资决策，因为缺乏准确数据，投资可能会缺乏针对性，难以保证投资回报。
企业内部数据共享尚存障碍。各部门间可能因各种因素，未能实现数据共享，使得数据虽存，却无法发挥其整体效用。以网络安全为例，若某部门发现异常数据，却未与其它部门共享，那么其它部门可能仍在进行风险操作。
企业外部支持的欠缺
企业外部援助不足。许多企业因外部数据共享不足，在网络风险应对上资源受限。在市场层面，同行业间缺乏有效的数据合作机制。例如，若A公司遭遇新型网络攻击，B公司即便曾遭遇过类似攻击，也未与A公司共享相关信息。在产业链中，上下游企业间也缺乏数据支持，一旦某企业面临网络风险，相关企业难以及时提供援助。
在全球范围内，这种缺少外部援助的状况构成了一个棘手的问题。各国在数据保护等法律方面存在分歧，而企业若想获取外部数据支持，难度更是倍增。因此，企业在追求网络韧性投资回报率最大化的过程中，失去了关键的外部助力。
数字化创新带来的挑战
当前，数字化创新对企业关键业务竞争力的作用日益显著。新技术的不断出现，使得企业既希望借助创新增强竞争力，又担忧网络安全的挑战。以电商平台为例，采用新型在线支付手段能吸引更多消费者，然而这种技术可能存在安全隐患。企业高层往往面临困境，难以在推动创新与规避风险之间找到合适的平衡点。
众多企业未能有效掌握根据风险与收益做出恰当判断的能力。它们只关注新技术可能带来的利润提升，却未注意到其中可能存在的网络安全隐患。以部分新兴互联网企业为例，它们急于推出新产品，未对网络风险可能导致的损失进行全面评估，一旦遭遇网络攻击，企业可能遭遇严重危机。
构建强大网络风险数据模型
未来，企业必须建立更为稳固的网络风险数据模型。它们需自行搜集，并通过与关联实体和全球合作伙伴建立联系，获取充足的高质量数据。特别是大型跨国公司，可以整合其遍布全球的分支机构和合作伙伴资源，共同推进数据收集工作。以一家国际金融公司为例，它能够与其在全球各地的分支机构以及相关金融机构携手合作。
收集到的信息有助于建立网络经济韧性的评估模型。这个模型能够对数字资产进行价值评估，就如同对一款新兴金融理财软件的价值进行估算。同时，它还能衡量风险暴露，判断控制措施的效果，以及改善资本配置，降低网络中剩余的风险。
风险库的建立与完善
企业亟需构建多层次的资产库。首先，需对有价值的数字资产进行货币估值。为此，需明确企业数字价值的构成。企业的数字价值涵盖了直接带来利润的数字产品与服务。以软件公司为例，其软件产品和服务便构成了数字价值的一部分。
那些建立风险库的工作需要全面考虑众多数据细节。企业不应仅限于过去网络损失的数据，还需综合考虑内部、外部、技术以及非技术等多方面的数据。此外，还需借助一些公开的数据渠道，例如公开的历史网络损失数据、调查和研究报告，特别是关于数据泄露方面的信息。
场景分析的作用
风险库尚不完善时，场景分析成为关键手段。企业需构建安全损失场景列表，聚焦核心数字资产及相关损失事件。比如，制造型企业可针对生产流程中的数字化部分制定清单。
通过分析不同场景，企业能够量化其网络风险暴露程度。针对各类损失情况，企业可以计算不同经济损失的货币价值。随着风险数据库的不断完善，企业能更有效地识别关键损失事件和受影响较大的资产。
企业如何在数据共享受限的背景下迅速建立高质量的风险资料库？这篇文章或许能激发你的思考。若你有任何想法，不妨留言、点赞或转发。
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